この無料の電子書籍 - KDnuggets - Plato AiStream V2.1 でデータサイエンスのためのデータクリーニングと前処理を学びましょう

プラトン再発行

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この無料の eBook でデータサイエンスのためのデータクリーニングと前処理を学びましょう

Data Science Horizons は最近、洞察力に富んだ新しい電子書籍「Data Science Horizons」をリリースしました。 データサイエンスの初心者向けのデータクリーニングと前処理 データサイエンスパイプラインの重要な初期段階について包括的に紹介します。このガイドでは、読者は、効果的な予測モデルを構築し、分析から信頼できる結論を引き出すために、データを適切にクリーニングして前処理することがなぜ非常に重要であるかを学びます。この電子ブックでは、分析の準備としてデータの収集、クリーニング、統合、変換、削減を行う一般的なワークフローについて説明します。また、このプロセスを科学であると同時に芸術にする、データクリーニングと前処理の反復的な性質についても説明します。

なぜそのような本が必要なのでしょうか？

本質的に、データは乱雑です。企業や組織が毎日収集する実世界のデータには、不正確さ、矛盾、エントリの欠落がたくさんあります。ことわざにあるように、「ゴミは入ったらゴミは出る」。予測モデルに汚くて不正確なデータを入力すると、モデルのパフォーマンスと精度が損なわれてしまいます。

この電子ブックの主なハイライトは、データ操作、視覚化、機械学習、欠損値の処理に使用される主要な Python ライブラリの実践的なデモンストレーションです。読者は、Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、Missingno などの重要なツールに慣れるでしょう。このガイドは、読者が前の章で説明したすべての概念とスキルを適用できるようにするケーススタディで終わります。

データのクリーニングと前処理一般的なデータ品質の問題に取り組むための包括的なガイドを提供します。欠損値の処理、外れ値の検出、データの正規化とスケーリング、特徴の選択、変数のエンコード、不均衡なデータセットのバランスをとるための手法を検討します。読者は、データの整合性の評価、データセットの結合、偏った分布と非線形関係の処理に関するベストプラクティスを学びます。 Python コード例を使用すると、読者は、データ異常の特定、欠損データの補完、特徴の抽出、乱雑なデータセットを分析可能な形式に前処理する実践的な経験を得ることができます。このケーススタディでは、すべての主要な概念をエンドツーエンドのデータクリーニングと前処理のワークフローに結び付けます。

データサイエンティストのツールキットの中心となるのは、一般的なデータ品質の問題を特定する機能です。

データサイエンスの初心者向けのデータクリーニングと前処理データサイエンスに興味を持ちながらも、乱雑で不完全な栄光に満ちた現実世界のデータを扱うコツを掴む必要がある人にとって、入門には最適です。このガイドでは、生データを最高の形に整えて実際にデータを活用できるようにするための核心を説明します。最後に到達するまでに、データのクリーンアップと前処理に必要なすべてのノウハウが自然と身についていることでしょう。もう、不安定でエラーだらけのデータに悩まされる必要はありません。この電子ブックで身に付けられるスキルを使えば、最も手に負えないデータセットでも提出して、プロのように有意義な洞察を抽出できるようになります。

初めてこの分野に携わる方も、スキルのレベルアップを目指す方も、データサイエンスの初心者向けのデータクリーニングと前処理は、データサイエンスライブラリへの貴重な追加です。

マシュー・メイヨー (@ mattmayo13）は、データサイエンティストであり、KDnuggetsの編集長であり、独創的なオンラインデータサイエンスおよび機械学習リソースです。彼の関心は、自然言語処理、アルゴリズムの設計と最適化、教師なし学習、ニューラルネットワーク、機械学習への自動化されたアプローチにあります。マシューは、コンピューターサイエンスの修士号と、データマイニングの卒業証書を取得しています。彼はkdnuggets [dot] comのeditor1で連絡を取ることができます。